【网安AIGC专题10.25】9 LIBRO方法(ICSE2023顶会自动化测试生成)：提示工程+查询LLM+选择、排序、后处理（测试用例函数放入对应测试类中，并解决执行该测试用例所需的依赖）
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。万传浩同学分享了软件工程顶级会议ICSE2023文章，来自韩国科学技术院大学的Shin Yoo团队的Large Language Models are Few-shot Testers: Exploring LLM-based General Bug Reproduction《大型语...
【网安AIGC专题11.1】11 Coreset-C 主动学习：特征选择+11种采样方法+CodeBERT、GraphCodeBERT+多分类(问题分类)二元分类(克隆检测)非分类任务(代码总结)
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。皇甫璟轩同学分享了Active Code Learning: Benchmarking Sample-Efficient Training of Code Models《主动代码学习:样本高效的代码模型训练基准测试》分享时清晰简洁大方学到了benchmark基准和baseline基准线的区别主动学...
【网安AIGC专题10.19】论文4：大模型（CODEX 、CodeGen 、INCODER ）+自动生成代码评估：改进自动化测试方法、创建测试输入生成器、探索新的评估数据集扩充方法
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。李宾逊同学分享 Is Your Code Generated by ChatGPT Really Correct? Rigorous Evaluation of Large Language Models for Code Generation《你由 ChatGPT 生成的代码真的正确吗ÿ...
【网安AIGC专题10.19】5 ChatRepair：ChatGPT+漏洞定位+补丁生成+补丁验证+APR方法+ChatRepair+不同修复场景+修复效果（韦恩图展示）
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。Keep the Conversation Going: Fixing 162 out of 337 bugs for $0.42 each using ChatGPTarXiv 2023.4.1https://arxiv.org/pdf/2304.00385.pdfChunqiu Steven ...
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